講演情報
[8p-N102-4]アナログニューロモルフィックハードウェアにおける数理と実装
〇酒見 悠介1 (1.千葉工大)
キーワード：
ニューロモルフィックエンジニアリング、スパイキングニューラルネットワーク、インメモリ計算
AI推論の電力問題解決策として、スパイキングニューラルネット(SNN)を動かすアナログニューロモルフィックハードウェアが注目されている。本講演では、テンポラルコーディングを実現する学習則や非理想特性を抑えるアルゴリズム‐ハード協調設計や物理ニューラルネット手法を解説する。